최인석 교수 등 서울대 공대 공동 연구진
[파이낸셜뉴스] 서울대 공대는 재료공학부 최인석 교수(사진)·주영창 교수·이명규 교수, 서울대 융합과학기술대학원 김창순 교수, 미국 조지메이슨 대학 리엔지밍 교수의 공동연구팀(이하 서울대 공대 공동 연구진)이 머신러닝 알고리즘을 활용해 유연소자를 파손 없이 임의의 3차원 곡면에 부착할 수 있는 기술을 개발했다고 13일 밝혔다.
최근 자유롭게 늘어날 수 있는 전자 소자 개발에 대한 연구가 활발히 진행되는 가운데, 실질적으로 현재 상용화된 늘어나지 않는 플렉시블 디바이스들은 재료의 제약으로 임의의 복잡한 형태로 변형될 수 없다는 한계가 있다. 이에 서울대 공대 공동 연구진은 머신러닝을 통해 컴퓨터가 재단한 전개도를 바탕으로 철판이나 실리콘 기판과 같이 평면형의 늘어나지 않는 재료를 임의의 3차원 곡면에 파손 없이 안정적으로 부착하는 데 성공했다.
연구진은 임의의 복잡한 3차원 곡면을 작은 격자로 근사화시킨 후, 이를 겹침 없이 2차원으로 전개시키는 알고리즘을 활용했다. 이때 유전 알고리즘이라 불리는 기계학습 기법을 사용해 수백 개의 격자로 근사화된 복잡한 3차원 형상에서 겹침이 전혀 없으면서도, 전개도가 차지하는 유효 면적은 최소화된 전개도를 생성했다.
그 결과 연구진은 실리콘 기판과 같이 작은 응력에서도 쉽게 깨지는 재료도 응력집중으로 인한 국부적 파손 없이 다양한 형태의 3차원 표면에 파손 없이 안정적으로 부착할 수 있음을 입증했다. 나아가 마찬가지로 취성이 큰 ITO 재료를 포함한 발광 소자가 복잡한 형태의 3차원 표면에 부착된 후 정상적으로 작동했다.
서울대 최인석 교수는 "이번 연구는 오직 머신러닝 알고리즘을 이용한 기하 구조 설계만을 통해 원하는 재료를 어떠한 형태로도 파손 및 빈틈 없이 안정적으로 부착할 수 있는 방법론을 제시했다는 데 큰 의의가 있다"며 "새로운 재료나 공정 없이도 현재 사용 중인 각종 소자를 다양한 형태로 제작할 수 있어 향후 웨어러블/신체 부착형 소자, 건축 및 차량의 내, 외관 디자인 등 다방면의 분야에서 활용될 것"이라고 설명했다.
한편 이번 연구 논문은 과학저널 사이언스 어드밴시스(Science Advances) 4월 10일자에 온라인 게재됐다.
hoya0222@fnnews.com 김동호 기자
※ 저작권자 ⓒ 파이낸셜뉴스, 무단전재-재배포 금지